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【seo是什么】数据分析:三步搭建基础分析框架

北京seo 2022-01-12 10:07 seo案例 82次

数据分析作为运营人员必备的核心技能,对职业发展起着尤为重要的作用。本文将基于基于业务场景,分享几种基础的数据分析框架和方法,系统化的进行数据分析。

无论是产品、还是运营,都需要具备良好的数据分析能力,对用户行为数据和业务数据,进行分析、评估甚至预测。本文通过分享三种常见的数据分析框架,帮助我们更系统的进行数据分析,发现并解决产品暴露出的问题,从而更高效的完成工作。

【seo是什么】数据分析:三步搭建基础分析框架

一、用户行为分析 1. 事件分析

事件:通过埋点,高效追踪用户行为或业务的过程。注册、启动、登录、点击等,都是常见的事件。例如下图,通过“神策分析”展示出某日的注册事件。

通过神策分析昨日的注册数据

注册事件分日走势

通过事件分析我们可以准确了解App内发生的事件量,根据产品特性合理配置追踪,可以轻松回答关于变化趋势、分维度对比等问题,例如:

某个时间段推广页面点击量有多少,对比昨日有多少提升?

某个渠道的累计注册数是多少,第一季度排名前十的注册渠道有哪些?

某个活动页的uv分时走势,安卓和iOS占比情况如何?

2. 漏斗分析

漏斗模型:分析一个多步骤过程中,每一步的转化与流失情况。以互联网金融-理财端为例,新用户在首次投资会经过如下步骤过程:

浏览页面

实名认证

充值成功

投资成功

我们可以通过漏斗分析整体的转化情况,以及每一步转化量、流失量、转化/流失率。

在漏斗模型中清晰3个基本概念,可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。

步骤:指的用户行为,由事件加筛选条件组成

时间范围:漏斗第一步骤发生的时间范围

窗口期:用户完成漏斗的时间限制,漏斗只统计这个时间范围内,用户从第一步到最后一步的转化。

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理财购买转化漏斗

如上图表示:“2018年3月份,浏览标的页面的28100名用户,在7天内投资成功的转化与流失情况”。这里漏斗分析与事件分析不同的地方:漏斗分析基于用户,或是说基于人来统计某一批用户所发生的行为,不会受到历史浏览页面用户的事件影响,更加准确的暴露某一时间段产品存在的问题。

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通过漏斗模型及时发现问题

我们通过建立了注册转化漏斗,度量每一步的转化率和整体的注册转化率,通过时间维度来监控每一步和整体转化率的趋势。

例如:4月12日发现输入图形验证码这一步转化率在有明显异常,于是紧急通知技术同事排查,发现图形验证码功能失效,导致大量用户无法显示。紧急修复后,转化率回到之前的水平。所以,通过对每一步漏斗转化率的监控分析,可以及时发现问题,及时止损

3. 留存分析

留存用户:即用户发生初始行为一段时间后,发生了目标行为,即认定该用户为留存用户。

留存行为:某个目标用户完成了起始行为之后,在后续日期完成了特定留存行为,则留存人数 +1

留存率:是指发生“留存行为用户”占发生“初始行为用户”的比例。常见指标有次日留存率、七日留存率、次月留存率等。

留存表:留存表中给出了目标用户的留存详情,主要包括以下几个信息:

目标用户:每天完成起始行为的目标用户量,是留存用户的基数

留存用户:发生留存行为的留存用户量和留存率;

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用户留存表

留存曲线图:

留存曲线图可以观测随着时间推移,用户留存率的衰减情况。

以电商为例,我们观察运营策略优化/产品改版,是否会影响用户的购买行为。此时我们可以将用户行为分为:

初始行为:注册

留存行为:支付订单

本文标题:【seo是什么】数据分析:三步搭建基础分析框架

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